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| 1 | 尺度自适应特征压缩跟踪显示文摘为了对复杂环境中的目标进行长时间精确跟踪,提出一种尺度自适应特征压缩跟踪算法。通过结构约束性采样,获取不同位置不同尺度的扫描窗,离线计算不同尺度下的稀疏随机感知矩阵。在线跟踪时利用这些矩阵感知对应尺度的图像采样块,实现特征降维,提高运算速度。利用朴素贝叶斯分类器对降维特征进行判决,在线学习更新分类器参数,找出具有最高分类得分的采样块及其尺度作为新的跟踪结果,实现跟踪位置及尺度的自适应更新。实验结果表明,该算法能适应目标的基本姿态变化及尺度缩放,不依赖于目标初始跟踪区域尺度选取,跟踪结果具有较强的鲁棒性。 | 张路平 韩建涛 李飚 王鲁平 | 2013 | 国防科技大学学报2013，35，5： | 5 |
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